服務器的tpc-h值SEARCH AGGREGATION
...結果并返回。 TiDB 并行 Hash Aggregation 的性能提升 此處以 TPC-H query-17 為例，測試并行 Hash Aggregation 相較于單線程計算時的性能提升。引入并行 Hash Aggregation 前，它的計算瓶頸在 HashAgg_35。 該查詢執行計劃如下： 在 TiDB 中，使用 ...
...子的運行框架，支持向量化計算。 得益于這些優化，在 TPC-H 這種 OLAP 的測試集上，2.1 比 2.0 版本有了顯著的性能提升，讓 2.1 版本更好的面對 HTAP 應用場景。 Raft 新特性 在 2.1 版本中，我們引入了 Raft PreVote、Raft Learner、Raft Regio...
...我們已經開發完成，并且很多功能都已經在阿里巴巴內部服務上線了。 除了技術上創新以及新功能之外，Flink的易用性和外圍生態也非常重要。我們已經啟動了若干這方面的項目，包括Python以及Go等多語言支持，Flink集群管理，No...
...能和內存條的帶寬、類型，還可能和插法有關（比如鯤鵬服務器就需要隔一個槽插一根內存條才能發揮最佳性能），參考測試工具：stream、Lmbench 優化措施：待補充 六，網絡 網絡性能和網卡以及網絡帶寬等因素相關，參考測試...
...過程中是沒有 Leader 的，這時的 Raft Group 是不能對外提供服務的。雖然這個時間會很短，但也可能會造成比較大的抖動。 圖 3 TiDB 2.1 - Raft PreVoter 所以我們有了 PreVote 這個特性。具體是這樣做的（如圖 3）：在進行選舉之前，先...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
魏明
孫吉亮
CODING
wing324
Steven
崔曉明
